1) analogy
人脑类比推理
1.
Background Functional imaging studies have investigated the human brain activity during analogy tasks.
研究背景:功能性成像已经应用于人脑类比推理研究。
2) human brain
人脑
1.
Electrophoresis analysis and content detection of acidic peptide in temporal lobe of human brain;
人脑颞叶组织中酸性肽的电泳分析和含量测定
2.
Applied anatomy of nucleus accumbens in human brain;
人脑伏核的应用解剖学研究
3.
Study of proton magnetic resonance spectroscopy in normal human brain;
正常人脑氢质子磁共振波谱的研究
3) brain
人脑
1.
The function of computer C(xj) with function of brain B(x_j) is defined.
定义了电脑功能函数C(xj)与人脑功能函数B(xj),论证了Δ=B-C>0不等式关系,提出了发展电脑及人脑科学技术的一条途径。
2.
Intercourse is the source and force o f brain evolution.
交往的局限性导致人脑发展的片面性。
4) human meningioma
人脑膜瘤
1.
Expression and biological significance of angiotensin Ⅱ receptors in human meningioma;
血管紧张素Ⅱ受体在人脑膜瘤中的表达和意义
5) SF763
人脑瘤SF763
1.
Different models of mice planted with SF763 tumor,A549 tumor,and transplanted EC tumor respectively were built.
通过建立人脑瘤SF763、人肺腺瘤A549和艾氏腹水瘤EC移植小鼠模型,GP口服给药,研究GP对人脑瘤SF763裸鼠和艾氏腹水瘤EC小鼠的生命延长率,观察GP对人肺腺瘤A549裸鼠的抑瘤率。
6) Slice of human head
人脑切片
参考词条
人脑模型
人脑测图
人脑桥静脉
人脑cDNA文库
人脑胶质瘤
人脑枕叶区
成人脑外伤
人脑动脉瘤
人脑功能磁共振
人脑型利钠肽
重组人脑利钠肽
老年人脑梗死
人脑胶质瘤细胞
强力速补
经济附加值EVA
补充资料:类比推理
类比推理
analogical reasoning
况时,人们时常回忆相似情况的处理经验,经适当修改后作为新情况的处理策略。显然,类比推理能较好地克服基于规则系统的上述缺点。 在类比推理中,通常把已知熟悉情况称为基或源,把新情况称为靶。类比推理的推理模式如下(?表示推出部分):Bl—Tz 努…兀即已知基中知识Bl和刀2,靶中知识Tl,Bl与刀2相关(或BZ依赖于BI),TI与Bl相似;在靶中推出类比结论TZ,这里TZ与T,相关、与B:相似。显然,如果将其中的“、”改为“=”(相同),“》”改为“习”(真值蕴含),则上述类比推理模式变为演绎推理模式Tl,TIDB:卜TZ(其中T:=BZ),这种变化说明: (l)类比推理是似然推理。因为“七”比“二”弱,“》,,比“冷”弱。 (2)为提高类比结论的可信度,希望: B,与Tl间的相似度高,这使召1七TL接近于Bl=T“ 马包括的本质特征多,这使马》BZ更好地反映了情况组成元素间的本质联系,即接近于Bl”BZ。 虽然研究者们对类比推理过程进行了不同的划分,但是通常都经历了下列步骤: (1)分析靶的描述,从中抽取用于检索相似情况的特征,也把这些特征称作索引; (2)根据索引在情况库中检索与靶最相似的情况,这些情况就是基; (3)建立基和靶的组成元素间的对应关系,通常是使功能或作用相似的元素对应起来; (4)根据已建立的元素对应关系,将其中未被对应的知识转换到靶,从而得到类比结论。 基于不同的出发点,可对类比推理进行不同的分类。例如,根据情况间的相似程度可分为领域内类比和领域间类比;根据处理任务的类型又可分为类比问题求解和类比解释。 关于类比推理的特点和基本问题可参见类比学习。(李波)}eibi tull!类比推理《anal呢ical~ning)由于认识到当前新情况与已知熟悉情况在某些方面相似,从而推出它们在其它相关方面也相似的推理方式。 这里情况包括人们曾经经历的事件、求解的问题和解释的现象等。它来自对人类记忆的研究,成长于对基于规则系统的改进。当前人工智能研究已表明基于规则系统的如下缺点:难于进行知识获取,凡事都从基本原理开始推理是低效的,而且离开了规则库就寸步难行。认知研究表明,在遇到新情
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